mit博士

“本科毕业于北京大学，博士就读于麻省理工学院”，但凡看到这样的学历，多数会想到的是，这种社会精英要么活跃在金融行业，要么从业于科研领域。今天，本文讲述的主人公郑腾飞博士却出人意料，从麻省理工学院拿到博士证书后，居然选择回国在小学里做一名老师。她的成长经历值得富裕家庭深思。婉约朴素的发型，含蓄谦逊的笑容，得体端庄的服饰，全身上下洋溢着东方女性的知性美，她就是郑腾飞博士。她并非名门之后，也不是书香世家，出生在一个名不见经传的四五线小县城，从小通过自己的勤奋刻苦，通过高考，实现了人生第一个目标——北京大学。进入大学之后，这位小县城应试教育下走出的学霸遭到了第一次打击。整个化学系拥有超过20名的竞赛保送生，他们不仅在天赋上让郑腾飞自惭形愧，就连对专业的热爱也让她望尘莫及。而郑腾飞当初之所以会选择化学系，只是因为化学是理科，未来好就业、好出国，和兴趣爱好毫无关系。故而，整个大学四年间的学习，她处在一种迷茫之中，只是不停的按照高中时代培养的价值标准“拼命的学习”，这才勉勉强强跟上。就在她开始怀疑这种价值观念是否合理时，大学快毕业了，周围的同学又开始为出国忙碌起来，托福、雅思、GPA、GRE各种考试应接不暇，郑腾飞从小锻炼出来的“应试能力”又有了用武之地。只是，她注意到越来越多能够走到这一步的人，都不是靠着这套“武功”才崭露头角的。凭借从小锻炼出来的“应试能力”，郑腾飞考上了麻省理学院。如果说在北大，她开始怀疑之前走的“路”是在浪费人生。那么，进入MIT之后，她明白以前真的是在浑浑噩噩过日子。麻省理工的学生，每一个人都知道来这里干什么。这些来自世界各地的优秀天才，无一例外都拥有两种优秀的品质。其一，对自己所要做的事情都有极致的喜爱，在别人眼中枯燥乏味的实验，对于这些人而言恍若天堂，每天乐此不疲。其二，他们拥有让人敬佩的自律。郑腾飞在MIT认识一个本科学生，他除了要做实验，还是一个运动员，每天还要参加训练。忙碌的日子，他依旧笑容灿烂。后来，郑腾飞发现他在英国的一家医学杂志上发表了一篇多年来与抑郁症斗争的文章。像这样的学生，MIT还有很多，他们靠着卓绝的自律默默地承担着生活和学业的压力。郑腾飞此时就非常痛苦，她发现自己拥有优秀的自律能力，可是并不具备极致的热爱，基础科研对她来说就是枯燥的代名词。也许自律和热爱并不是成功的必要条件，但是，想要成功必须同时具备这两种品质，缺一不可。郑腾飞认真思考了自己的求学经历，通过应试教育考入名校，然后再出国深造，成为别人眼中的“成功”。她却终于知道这种“套路式学习”，不能帮助人找到自己的兴趣爱好、形成扎实的科学素养。她在MIT学习五年，也思考了五年，毕业后，她去了一家世界五百强的公司面试，并且成功拿到职位。不过，她没有去。对于她来说，这个职位只是给过去一个交代，她想要的是新生。于是，她决定重新开始，回国做教育，加入了上海筑桥实验小学，成为一名小学教师。如今，她已经成为了国内教育界赫赫有名的“小飞机”博士。如果你是郑腾飞，会像她一样选择吗？欢迎留言发表观点！

中国互联网经过多年的发展，迅速发展，逐渐发展为世界上仅次于美国的最大互联网市场。在中国互联网发展的历程中，涌现出了一批又一批互联网大佬，这些互联网大佬引领着中国互联网行业发展的方向，影响着一代又一代的中国互联网人。很多人有所不知，中国互联网大佬分为两派，一派为以马云为首的本土派，一派则是以张朝阳为首的海归派。下面就来八一八中国互联网的海归派大佬。1. 张朝阳作为三大门户网站之一的搜狐创始人，张朝阳在中国互联网发展历程中，起着非常重要的作用。当年搜狐曾经在中国互联网历史上曾经留下了光辉的一页，张朝阳也曾风光一时。医生家庭出身的张朝阳从小就是一个学霸，1981年考入清华大学，1986年毕业于清华大学物理系，同年考取全额奖学金，奔赴麻省理工学院求学，一直读到博士。1998年创立搜狐，逐渐发展成为早期中国互联网的巨头。张朝阳也逐渐成为了早期中国互联网的领军人物，搜狐于2000年在美国纳斯达克上市，张朝阳也登上了事业的巅峰，身价一度达到了67亿。如今搜狐却没落了，在移动互联网时代完全掉队，市值仅有103亿人民币，同期的网易市值已经高达2765亿人民币，2家公司形成了鲜明对比。2. 黄峥拼多多老板黄峥也是一位海归，他早年毕业于浙江大学计算机系，浙江大学毕业后，前往美国留学，就读于美国名校威斯康星大学麦迪逊分校。毕业后加入谷歌工作，其履历十分丰富。2007年，从谷歌离职，成立拼多多。如今拼多多市值高达1650亿人民币，黄峥身价超1000亿人民币。3. 王兴王兴是美团创始人，同时也是一名学霸，他早年毕业于清华大学，后来前往美国特拉华大学读书深造。2004年看到中国互联网发展大趋势的王兴，毅然中断自己的博士学业，回国创业。王兴先后创立了校内网、饭否网，美团网。如今美团如今市值高达3054亿人民币，王兴身价达到了373亿人民币，可谓人生赢家。4. 柳青柳青是滴滴公司的总裁，也是一个海归学霸。她的父亲是联想公司创始人柳传志，虽然父亲这么成功，但她非常自立自强，努力拼搏。2000年他从北大毕业，后来考上了哈佛大学，拿到了硕士学位，毕业后进入华尔街，在著名金融公司高盛工作。很快就做到了高盛亚洲的总经理，事业已经这么成功了，但柳青是个不安于现状的人，同年毅然辞职，加入创业互联网公司滴滴，带领滴滴吞并快的、Uber中国，成为中国互联网出行霸主，滴滴今年准备上市，市值预计可达4148亿人民币。5. 倪光南倪光南可以说是中国互联网行业的先驱者，他早年毕业于南京工学院，也就是现在的东南大学，主修无线电技术。大学毕业后他考上加拿大国家研究院，学成之后放弃国外高薪和优厚的生活环境，毅然回国。参与了中国自主研发的的第一台电子管计算机设计，后来带领团队开发出了联想汉字系统，让中国人用上了自己的电脑输入系统，彻底改变了中国互联网的发展。虽然倪老并非有钱的企业老总，身价上百亿、上千亿，但他的无私贡献，却改变了中国互联网的发展，现在80高龄的倪老更致力于芯片研发，为中国拥有“中国芯”而四处奔走呼吁，值得所有中国人的尊敬。这些中国海归互联网大佬，在国外学得真本事回国，在互联网领域建立功勋，为中国互联网事业的发展做出了突出贡献，值得所有中国人的尊敬。你认为中国互联网的海归派和本土派，哪个更厉害呢？

近日，湖南工业职业技术学院的一位学生火了，因为据他自己介绍：他已经拿到了美国麻省理工大学（？）的博士录取offer。网友们听到这个消息，顿时对这位同学肃然起敬。麻省理工学院作为世界排名前5的高校，每年在国内录取人数仅为10-15人。同时MIT对于留学生要求非常高校，国内学生想去这所高校留学，本科是清华、北大才最有希望。而从MIT2019年公布的录取榜单来看，中国大陆仅有2枚offer。没想到这位高职院校学生能拿到MIT的博士offer，如果是真的，那这位同学确实是太牛了。这所高校也在第一时间在官网表示了祝贺，毕竟一所职业学院能出一个MIT的学生确实是一件大事。不过，在网友们经历了最初的惊讶过后，大家都想知道这位同学到底有什么过人之处。能够直接拿到MIT的博士offer，一定有不同寻常之处值得大家学习。湖南的这所职业技术学院也将这位同学的录取通知书发布了出来，不过看到这offer之后，很多网友都对其表示了质疑。因为这份通知书里面存在着非常明显的语法错误，很多表述甚至不合逻辑。下面大家一起看一下吧：小编的英语也不算特别好，我还专门请教了专门从事海外高校留学工作的同学。对于这样一个offer，他提出了4点质疑。第1点，国外高校对于学生的称呼是非常讲究的，尤其是在录取通知书这种非常正式的信件中，一般都会称呼学生全名。但这份信中的称呼是“expert LI”，这一点很不常见。称呼一个人为李专家，以前没有类似的例子，难道所有姓李的同学都能这么称呼？第2点，MIT在这封录取通知书中并没有限制入学期限，却给了10年有效期。一所高校可以给学生10年读博的有效期，那这个学生得多么优秀，值得世界排名前五的大学这么真切的邀请？不过看了这位同学的简历，好像并不符合特别优秀这一点。高校录取通知书中也没见过类似的表述，毕竟10年后很多导师可能都不在了。一个连入学日期都没有的offer，确实不常见。第3点，MIT在录取通知书中对李专家大加赞赏，却对本校的信息没有任何表述。高校的录取通知书一般都会介绍高校甚至院系的情况，同时奖学金的情况也会放在其中，而这个offer里面这些信息都没有。大家读完后感觉是MIT在求着李专家赶紧来读书，希望能得到这位专家的认可。最后1点，一般高校的offer都是由系主任来签发，这也是惯例。而这位李专家的offer就不同寻常，是由校长亲自签发的。同时，这封通知书里面没有任何签名，还是手打的。这个造假的理念明显是按中国高校的录取理念来做的，这一点错误也最为明显。这封漏洞百出的offer还被高校官网转发，不得不说高校的真假辨别能力还有待提高啊。也有同学说了，这明显是高职院校招生的惯用伎俩。通过虚假宣传的方式来招揽生源，你看看，在高职院校中也能拿到MIT的offer，一点不比清北差。当然，这可能不是常规录取方式。麻省理工学院往年也有非常规录取的案例，像三星老总的女婿大专文凭就能直接被保送，关键是人家有大笔捐赠。难道这位李同学也是天之骄子，直接被保送了？很快，万能的网友很快就从网络中找到了类似的offer，这位李专家的offer和麻省理工学院2023届本科生院的offer是如此的雷同，这一点好像无法解释，欢迎李专家就读MIT博士少年班。 其实这种事出现在高职院校中并不稀奇，现在这所高校官网上还有很多学生被美国名校录取的新闻。不过，这位李同学碰瓷MIT确实太狠了。国内都仅有个位数的录取名额，他自己就能拿到一个，怎么看都是为了博人眼球。一些不明真相的媒体还在报道，乍一看挺唬人，但经不起细节的推敲。天底下没有那么多逆袭的事情，各位同学有时间还是好好学习吧，小编也继续去学习英语了！

曹原说：我并不特别。我只是花了3年时间读完小学，初中，高中12年课程。在这个地球上，有一些人在自己的领域里默默发光，做着自己最专注的事情，免去世间的烦恼，追求自己的梦。而曹原，这位96年的真学霸，美国麻省理工学院攻读博士的中国学生算一个。他是谁？凭什么轰动全世界？曹原《自然》杂志2018年年度科学人物榜首“他被称为石墨烯的驾驭者”世界顶尖学术期刊英国《自然》杂志，在近日发布2018年度科学人物，其中位于榜首的便是曹原。石墨烯超导图曹原发现了让石墨烯实现超导的方法，当两层平行石墨烯堆成约1.1°的微妙角度，就会产生神奇的超导效应。而他也成为以第一作者身份在该杂志上发表论文的最年轻的中国学者。这开创了物理学一个全新的研究领域，有望大大提高能源利用效率与传输效率。《自然》十大人物的封面图片指向曹原的成果于是，他被称为石墨烯的驾驭者，让原子厚度碳片层成为超导体的MIT美国麻省理工学院博士研究生。值得一提的是，他今年才22岁！学霸的开挂人生没法解释“3年读完12年课程，光靠努力可不行”曹原在很多天才眼里都是天才。他用了3年时间读完了小学、初中和高中的12年课程，于2010年以高考669考入了中国科学技术大学少年班，年仅14岁。有人曾问过他是怎么做到的，他说：“我只是跳过了中学里一些无趣的部分。”中国科学技术大学少年班在读期间照片在中科院曾经流传一个故事：物理学院有个古怪的教授，对学生极其严格，令学生不敢选择他作为导师。而曹原不仅选了他，还只花了一个寒假就出色地完成了相关论文。在中科大学习期间还获得全校最高级别的奖学金——郭沫若学金。4年后中科大毕业，18岁直飞美国MIT麻省理工学院攻读博士。MIT美国麻省理工学院成功不是特例，尤其是我们花了多少精力在基础教育之上，而优秀的人不光只有3年就学完了，还以高分考入中科院，光靠努力可不行，天赋也很重要。天才也不是一帆风顺“失败不可怕，看你如何看待”曹原在进入MIT麻省理工学院攻读博士的时候，有一门物理课非常想学习，但是由于微小的差距错过麻省理工的物理学研究生项目。但曹原想办法通过电气工程系加入了Jarillo-Herrero的团队来学习这一课程。MIT美国麻省理工学院在读期间照片有一次，他发现花了6个月费心解读的，看似激动人心的数据，其实只是实验装置造成的巧合。他的导师Jarillo-Herrero说：“他发现是巧合后，什么也没说，只是埋头苦干，但仍然能感受到他的不开心。”每一个对待失败的态度，都会是你未来成功的基石。前途未来一片光明“22岁的他，科研道路还很长”如今，曹原的名字已经在物理学界无人不知，全球高校都以优厚的条件来吸引他。然而当他谈起自己的未来，曹原表示自己在石墨烯上还有很多事情要做。22岁的他对得奖并无太大的欣喜。而是继续着自己对科学的探索，默默地在实验室潜心研究，期待在科学的道路上越走越远。曹原的天文摄影作品正如前文所说，地球上总有一群人默默地在自己专注的领域发光发热，虽然我们没法看到他们，但他们的成果影响着我们一代一代的人。我们每一个人，或者单独来看力量很微小，但是每个人若都能如同曹原一般，专注自己的领域，不断进步，国家也会越发强大。在自己的能力范围内，实现自己的价值最大化，人生足矣。

人生总会面临分岔路口，职场第一站便是其中重要的一个。相信大家在选择第一份职业的时候都会有诸多考量，比如地点、平台、未来发展。这些考量往往因人而异，但薪资无疑是每个人都会在意的。最近，一位网友就在职场社区感慨：MIT的博士，居然放弃了某互联网大厂的百万年薪，跑去大学做一个助理教授，伤仲永了。到底是怎么回事呢？原来，该网友是一位程序员，就职于一家互联网大厂。他的一位师姐今年从MIT博士毕业，回国找工作。在斩获诸多offer后，让人意外的是，这位师姐放弃了互联网公司的百万offer，转身去清华做了助理教授。该网友在听闻这一消息后感慨：伤仲永了。说实话，笔者真心佩服这位博士，不仅是因为她从MIT毕业，更因为年仅26岁就能拿到博士学位。其实每个人心中都有理想中的学校，对计算机专业的学生而言，MIT无疑是殿堂级的。能在26岁拿到MIT博士学位足以证明她的能力。对此网友纷纷说出自己的看法：有网友说：夏虫不可语冰，燕雀安知鸿鹄之志，鼠目寸光。你一个清华都考不上的，操一个26岁清华助理教授的心。也有网友说：孩子直接清华附中，能研究自己喜欢的东西，干到老，不用像码农一样，居然有人觉得不值。。。多少top2本校博想留北京的985而不得。还有网友说：眼睛里就是钱钱钱，人又不是摆在货架上的商品。给资本家打工，和走上学术和培养人才的道路，人家选择了更有意义的路。最后，笔者还是想说，26岁的MIT博士，有几个人能做到，又何谈伤仲永呢？回国发展，不管是深入工业界，还是立足学术界，都能够发挥自己的作用，带来更多的研究成果，这就够了。对此大家怎么看?欢迎留言交流。如果您喜欢本文章，可以点击关注，每天将有更多精彩文章与你分享

随着人工智能技术的火热，越来越多的年轻学者正准备投身其中，开启自己的研究之路。和所有其他学科一样，人工智能领域的新人总会遇到各种各样的难题，其中不仅有研究上的，也有生活方面的。MIT EECS 在读博士、前 Vicarious AI 员工 Tom Silver 近日的一篇文章或许对你有所帮助。我的一个朋友最近正要开始人工智能的研究，他问及我在 AI 领域近两年的研究中有哪些经验教训。本文就将介绍这两年来我所学到的经验。其内容涵盖日常生活到 AI 领域中的一些小技巧，希望这可以给你带来一些启发。开始找到一个你感觉合适的人询问「傻问题」最初，我非常害怕自己的同事，羞于向人提问，因为这可能会使我看起来非常缺乏基础知识。我花了好几个月才适应了环境，开始向同事提问，但一开始我的问题仍然非常谨慎。不过现在，我已有三四个关系较好的人了，我真希望当时能早点找到他们！我曾经淹没在谷歌搜索的条目中。现在，当我遇到一个问题后会直接询问他人，而不是自己想办法，最终陷入困惑。在不同的地方寻找研究灵感决定做哪些工作是研究过程中最困难的一部分。对此，研究人员已经存在一些一般性的策略：与不同领域的研究者交谈。问问他们对于哪些问题感兴趣，并试图用计算机专业的语言重述这些问题。询问他们是否有想要进行分析的数据集，哪些现有技术是解决问题的瓶颈。机器学习中很多最具影响力的工作都是计算机科学与生物/化学/物理学、社会科学或者纯数学之间的碰撞。例如 Matthew Johnson 等人在 NIPS 2016 的论文《Composing graphical models with neural networks for structured representations and fast inference》是受到一个小鼠行为数据集启发的结果；Justin Gilmer 等人在 ICML 2017 上的论文《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》应用于量子化学。编写一个简单的基线来获得对问题的感受。例如，尝试编写一个有关控制倒立摆的详细校准代码（https://gym.openai.com/envs/Penlum-v0/），或者试着看看能不能在自然语言数据集上推送一个词袋模型。我在编写基线时经常会遇到无法预料的情况——我的想法或代码里都有可能出现错误。在基线运行时，我通常会对问题有更深的理解，并产生出很多新的想法。扩展你喜欢的论文的实验部分。仔细阅读方法与结果，尝试找到问题的关键。首先尝试最简单的扩展，问问自己：论文中的方法是否适用，思考一下文中没有讨论的基线方法，以及它们可能会失败的原因。投资可视化工具和技能在编写研究代码时我采用的策略是从创建可视化脚本入手。在编写完其余代码后，我会运行可视化脚本，以快速验证代码是否与我的心智模型匹配。更重要的是，良好的可视化经常会使我想法或代码中的 bug 更加明显、明了。这里还有一些自我激励的话要说：当我完成这个代码时，我会做一份漂亮的数据或视频给大家看！为手头的问题寻找合适的可视化方法可能非常棘手。如果要迭代优化模型（例如深度学习），从绘制损失函数曲线着手会比较好。此外还有许多用于可视化和解释神经网络（特别是卷积神经网络）学得权重的技术，例如导向反向传播。在强化学习和规划中，智能体在其环境中的行为是显而易见的，无论是雅达利游戏、机器人任务还是简单的 grid world（如 OpenAI Gym 中的环境）。根据设置，还可以可视化价值函数及其在训练过程中的变化（如下所示），或者可视化探索状态树。在处理图形模型过程中，当一维或二维变量在推断过程中发生变化时，对其分布进行可视化可以获得丰富的信息（如下所示）。估计每次可视化分析时必须在头脑中保存的信息量可以帮助检测可视化技术的有效性。如果可视化技术非常糟糕，你需要详尽地调用你编写的代码来生成它；反之，一个良好的可视化技术可以带来一个明显的结论。Tensorboard 是可视化 TensorFlow 深度学习模型的常用 GUI。随着数据的积累绘制分布图可以大大降低 debug 图形模型的难度（来自 Wikimedia）。用 Q-learning 学习的价值函数可以在它所表示的 grid world 上可视化（作者：Andy Zeng）。确定研究人员和论文的基本动机在相同的会议上发表文章、使用相同的技术术语、自称研究领域是人工智能的研究人员可能有截然相反的研究动机。一些人甚至建议为这个领域取不同的名字，以澄清问题（就像Michael Jordan 在最近一篇优秀的博客文章中提到的那样）。他们的动机至少可分为三类：「数学」、「工程」和「认知」。「数学」动机：智能系统有何基本属性和局限性？「工程」动机：如何开发能够更好地解决实际问题的智能系统？「认知」动机：怎样才能模仿人类和其他动物的自然智能？这些动机可以和谐共存，许多人工智能领域的有趣论文都是从多个角度出发。此外，单个研究人员的研究动机往往并不单一，这有助于实现人工智能领域的聚合。然而，动机也可能并不一致。我有一些朋友和同事，他们有明显的「工程」倾向，还有一些主要对「生物学」感兴趣。一篇论文表明，现有技术的巧妙结合足以在基准上超越现有技术水平，这将激起工程师们的兴趣，但认知科学家可能对此不感兴趣，甚至嗤之以鼻。但如果一篇论文阐释了生物可解释性（biological plausibility）或认知联系，这篇论文收到的反响可能截然相反，即使其结论只是理论性的或结果非常不起眼。优秀的论文和研究人员在一开始就会说明他们的动机，但根本动机往往藏地很深。我发现在动机不明显的情况下，对论文进行各个击破将会很有帮助。从科研社区中汲取营养找论文AI 领域的论文可以在 arXiv 上找到和发布。现在的论文数量非常令人振奋。社区中的许多人降低了从噪声中分辨出信号的难度。Andrej Karpathy 开发了 arXiv sanity preserver，帮助分类、搜索和过滤特征。Miles Brundage 每晚都在推特上发布自己整理的 arXiv 论文列表。很多推特用户常常分享有趣的参考文章，我推荐大家在推特上关注自己喜欢的研究者。如果你喜欢用 Reddit，那么 r/MachineLearning（https://www.reddit.com/r/MachineLearning/）非常棒，不过文章更适合机器学习从业者而不是学界研究者。Jack Clark 发布每周社区 newsletter「Import AI (https://jack-clark.net/)」，Denny Britz 发布「The Wild Week in AI (https://www.getrevue.co/profile/wildml)」。查看会议论文集也很值得。三大会议是 NIPS、ICML、ICLR。其他会议还包括 AAAI、IJCAI、UAI。每个分支学科也有自己的会议。计算机视觉方面有 CVPR、ECCV、ICCV；自然语言方面，有 ACL、EMNLP、NAACL；机器人方面，有 CoRL（学习）、ICAPS（规划，包括但不限于机器人）、ICRA、IROS、RSS；对于更理论性的研究，有 AISTATS、COLT、KDD。会议是目前论文发表的主要渠道，但是也有一些期刊。JAIR 和 JMLR 是该领域最厉害的两种期刊。偶尔一些论文也会出现在科学期刊上，如 Nature 和 Science。寻找旧的论文同样重要，不过通常更难。那些「经典」论文通常出现在参考文献中，或者研究生课程的阅读书单。发现旧论文的另一种方式是从该领域的资深教授开始，寻找他们的早期作品，即他们的研究路径。同样也可以向这些教授发送邮件询问额外的参考（即使他们太忙没有回复也不要介意）。寻找不那么有名或被忽视的旧论文的一种持续方式是在 Google scholar 中搜索关键词。应该花费多长时间阅读论文？关于阅读论文应该用的时间我听到过两种常见建议。一，刚开始的时候，阅读所有论文！人们通常说研究生的第一学期或第一年应该只阅读论文。第二，在最初的上升期之后，不要花费太多时间阅读论文！原因在于如果研究者不被之前的方法左右，更有可能创造性地提出和解决问题。我个人同意第一条建议，不同意第二条。我认为一个人应该尽可能多地阅读论文。「如果我不熟悉别人尝试过的方法，那我就能更好地想出新颖的更好方法。」——这种想法似乎不太可能，且傲慢。是的，新视角可能是一把钥匙，业余者解决长期挑战是因为他们超出常规的想法。但是职业研究者不能完全依赖运气来探索未被考虑过的解决方案。我们的大部分时间都用来缓慢且有方法地逐步解决问题。阅读相关论文是找出我们所处位置和下一步尝试方向的更高效方式。关于尽可能多地阅读论文，有一个重要的注意事项：消化论文内容和阅读论文一样重要。用一天时间学习几篇论文、认真做笔记、认真思考每一篇的内容和思路，比不断阅读论文要好一些。尽可能多地阅读论文。对话 >> 视频 > 论文 > 会议演讲论文绝对是了解陌生研究思路的最易获取的资源。但是最高效的路径是什么呢？不同人的答案或许也不同。我认为，对话（和已经理解该思路的人对话）是目前最快、最有效的路径。如果这种方法不可行，那么相关视频也会提供很好的见解，比如论文作者受邀进行演讲。当演讲者面对的是现场观众时，他们可能更偏重清晰性而不是准确度。而在论文写作中，这种偏重是相反的，字数统计是关键，背景解释可能被当作作者不熟悉该领域的证据。最后，简短的会议演讲通常更正式，而不是合适的教育机会。当然，演讲结束后与演讲者进行对话交流是非常有价值的。小心炒作成功的人工智能研究总会引起公众的关注，让更多的人进入这一领域，从而引出更多成功的 AI 研究。这一正循环在大部分情况下都是适用的，但其也有一个副作用就是炒作效应。新闻编辑总是希望获得更多点击率，科技公司则希望获得投资者的青睐，并多多招募新人，而研究者们往往会追求高引用量和更高质量的发表。在看到一篇文章或论文的标题时，请务必注意这些问题。在 NIPS 2017 的一个论文讨论活动中，数百名听众目睹了一位有名望的教授拿着麦克风（「我谨代表炒作警察」）劝告作者不要把单词「imagination」用在论文标题中。我对于这种公众对抗总是有着复杂的感受，而且我还恰好喜欢这篇论文。但这并不意味着我无法理解这位教授的挫败感。人工智能研究中最常见，最令人厌恶的宣传表现之一，就是用新术语重新命名旧概念。所以，小心那些流行语——主要根据实验及其结果来判断一篇论文。开始科研马拉松树立可衡量的进展目标之前搜寻研究项目时，我花费了大量时间进行头脑风暴。那时对我来说，头脑风暴就是把脑袋搁在桌子上，希望一些模糊的直觉可以变成具体的见解。结束了一天的「头脑风暴」，我常常感觉疲惫、灰心丧气。这是科研吗？我很疑惑。当然，没有导向科研进展的良方，在黑暗中瞎撞是（大部分）进展的一部分。但是，现在我发现树立一个可衡量的目标，然后计划工作，更加容易且易于实现。如果我不知道接下来要做什么，那么目标可以是：写下一个模糊的想法，但要尽可能详细；如果在写的过程中，觉得这个想法不好，那就写出排除该想法的理由（而不是完全废除这个想法，这样就失去了对进展的衡量）。在没有任何想法的时候，我们可以用读论文或与同事交流的方式取得进展。一天结束时，我的工作有了一些实实在在的东西。即使这些想法永远不会用到，但是我的斗志得到提升，也不再担心以后会在相同的想法上浪费时间。学会判断死胡同，并退回来强大的研究者花费更多时间在好的想法上，因为他们在糟糕想法上所用的时间较少。能够识别好想法和坏想法似乎很大程度上是经验问题。然而，任何水平的研究者都会经常遇到下面的决策问题。我的研究思路有缺陷或无法产生结论，我应该尝试 A）继续挽救或支持这个思路，还是 B）完全抛弃这个思路呢？我个人非常后悔在本应该做 B）时却把时间浪费在 A）上。尤其是之前，我曾多次陷在死胡同中，而且时间很长。我之所以不愿意离开很大程度上是由于沉没成本误区：如果我退出这个「死胡同」，那我已经花费的时间不就白白浪费了吗？现在当我离开研究死胡同时还是会感到一些失望。不过我现在尝试使自己意识到后退也是一种进步。成本花费得值，不算沉没。如果我今天没有探索死胡同，那我可能明天还会遇到。死胡同并不是终点，它们是科研生活的一部分。希望我能坚持这种想法，如果不能，还有费曼的名言呢：我们尝试尽快证明自己是错误的，只有这样我们才能进步。（We are trying to prove ourselves wrong as quickly as possible, because only in that way can we find progress.）写！我曾经偶然咨询过一位杰出的 AI 研究者早期职业生涯忠告。他的建议非常简单：写！写博客和论文，以及更重要的，写下一天当中自己的想法。我开始注意到积极地写下想法与只是想想带来的明显差别。身心健康是科研的先决条件有一种错误的观点认为科研工作者都是废寝忘食，一心追寻科学发现。我之前以此为基准，常常为无法做到而感到内疚。现在我知道锻炼和精神放松是投资，而不是干扰。如果我每天睡 8 小时，工作 4 小时，我的效率比睡 4 小时、工作 8 小时要高得多，也就是说没有造成不好的影响。在解决一个困难的问题时中途停止是非常困难的。我仍然会一直研究一个问题，即使已经非常累了，即使没有进展也不休息。当停下来深呼吸时，我会非常高兴。我希望在科研生涯的下一个阶段能够继续内化这件事。

他是麻省理工博士，曾经拒绝过马云、马化腾，现状却令人唏嘘谈到国内的互联网行业，就不得不提到BAT三家公司，即百度、阿里巴巴、腾讯，这三家公司是中国互联网的巨头公司，国内的大部分互联网公司都曾接受过这三家公司的投资，可以说，中国的互联网市场份额中，超过90%都被这三家公司占据，因此，国内互联网行业的竞争也呈现了三足鼎立的局面，百度的主流业务是搜索、腾讯的主流业务是社交和游戏、阿里巴巴的主流业务是电商和支付。可以说，得到了BAT三家公司就得到了整个中国互联网，但在今天是不可能的，没有任何一家公司有能力收购这三家公司，同时这三家公司也不愿意接受合并，但是，在中国互联网发展的早期，有一个人差点就把这三家公司的创始人招募下来。这个人就是张朝阳，张朝阳是国内最早做互联网的一批人，在1996年，张朝阳就在国内创立了爱立信公司，同时，张朝阳的学习成绩也是非常优异，本科毕业于清华大学、博士毕业于麻省理工，在爱立信公司运营的这段时间中，张朝阳打造出了搜狐，搜狐的出现，给张朝阳带来了巨大的财富，因此，张朝阳也在国内出名了。在马云的阿里巴巴和马化腾的腾讯初创的时候，都曾找过张朝阳进行投资，但都被张朝阳拒绝了，张朝阳也曾去找过李彦宏，希望他能来到搜狐工作。那时的搜狐是中国互联网行业中数一数二的门户网站，在早期的中国互联网，还没有BAT什么事。但后来，张朝阳频繁参加一些登山、娱乐等活动，没有把重心放在工作上面，造成了几次决策的失误，同时也错失了移动互联网这个风口，如今的搜狐市值仅有5.76亿美元，不及BAT的零头，实在是令人唏嘘。

MIT走出的顶级毕业生，个个都走到人生巅峰！美国主流网络媒体BI为我们整理出了从MIT校友会走出的顶级毕业生，并希望通过这些优秀学子的实际表现让我们进一步了解这座全球顶级学府的深厚教育功底。这些优秀学子都是谁呢？本·伯南克美国经济学家，前美国联邦储备局主席伯南克1975年获得哈佛大学经济学学士学位，1979年获得麻省理工学院博士学位，2002年，伯南克被布什总统任命为美联储理事，2006年2月1日接任格林斯潘出任美联储主席。2009年12月，伯南克当选美国《时代》周刊2009年年度人物，2010年1月获得美国国会参议院最终投票确认连任，2014年2月1日到任，任期4年。劳伦斯·萨默斯美国著名经济学家劳伦斯·萨默斯，美国著名经济学家。萨默斯年仅16岁时便在麻省理工学院攻读物理，不久后转读经济。在克林顿时期担任第71任美国财政部部长，曾任哈佛大学校长。因为研究宏观经济的成就而获得约翰·贝茨·克拉克奖。钱学森中国两弹一星事业奠基人钱学森，世界著名科学家，空气动力学家，中国载人航天奠基人，中国科学院及中国工程院院士，中国两弹一星功勋奖章获得者，被誉为“中国航天之父”“中国导弹之父”“中国自动化控制之父”和“火箭之王”，1936年获麻省理工学院硕士学位。由于钱学森回国效力，中国导弹、原子弹的发射向前推进了至少20年。张朝阳搜狐公司创始人张朝阳， 搜狐公司创始人，现任搜狐公司董事会主席兼首席执行官，1993年获理工学院博士学位。本雅明·内塔尼亚胡以色列前总理本雅明·内塔尼亚胡，以色列前总理；1971年获得麻省理工学院建筑学学士，1973年获得麻省理工学院管理学院硕士学位。作者：onliness1

黑洞栗 郭一璞 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI人类第一次看到黑洞照片之后，一名小姐姐的照片也跟着刷了屏。她激动得十指交叉，身边的电脑屏幕上，黑洞的样子模糊显现出来，一行行代码在旁边滚动。在Facebook上发出这张照片时，小姐姐说：看着我做的第一张黑洞照片一点点“洗”出来，真是不可思议。“我做的第一张黑洞照片”？对，全人类看到的第一张黑洞照片，就是她“做”的。这位小姐姐名叫Katie Bouman (凯蒂 · 布曼) ，今年29岁。她带领算法团队“洗”出了这张照片，也成了第一批“看到”黑洞的人类之一。人类“拍”到的第一张黑洞照片，并不是像我们拿手机拍照那样，点下屏幕就好，而是需要分布在全球各地的许多天文望远镜在同一时间“按下快门”，记录无线电数据。然后，再依靠机器学习算法，把数据拼到一起，重建出图像。而这个“洗照片”的任务，就是凯蒂在MIT读博时做的项目。搞定半吨硬盘六年前，凯蒂开始了她在MIT CSAIL的博士生涯，想要研究“如何看见或者测量肉眼看不见的东西”，黑洞简直是再合适不过的研究对象了。因此，她加入了EHT（事件视界望远镜）团队。凯蒂的本科读的密歇根大学的电气工程，硕士读的是MIT的电气工程和计算机科学专业，可以说，对于天文方面，她当时一窍不通。就这样，她开始研究“把多台天文望远镜获得的数据合成一张黑洞照片”的算法。一搞就是三年的秘密工作。在2016年之前，这个项目一直是保密的，小姐姐研究这么激动人心的项目，却憋着不能说，连自己的家人都没告诉。而且直到2017年6月，凯蒂的算法才终于可以开始实战。她收到了一堆装着黑洞观测数据的硬盘：这些硬盘足有半吨，从世界各地用飞机运来。数量之大，甚至让人联想到1969年玛格丽特·汉密尔顿为阿波罗11号登月而准备的一人高的代码。这些硬盘中的数据，来自智利、夏威夷、南极洲、亚利桑那、西班牙、墨西哥六个地方的一共八台天文望远镜。天文望远镜获取的数据量非常大，一晚上就能收集到2PB（约2000TB）。如此庞大的数据难以用网络传输，必须装到硬盘里，空运到MIT。而且，这半吨硬盘里的数据不仅仅是黑洞，还包含天空中的各种复杂、凌乱的数据，凯蒂要靠这些数据，拼出一张完整的黑洞写真。本来，根据射电望远镜数据还原天体图像需要人类天文学家参与。他们以自己的专业知识，将成像算法指引到他们认为正确的方向。然而面对PB级稀疏、嘈杂的数据，想靠人力从中找出图像太难了。于是，他们使用了机器学习方法。虽然这支团队已经花了好几年的时间构建算法，在合成数据上实验，但直到有了这些硬盘，他们才能真正知道他们的算法，是不是真的能捕捉到不可见的黑洞。这项任务究竟什么样？就好比，你把一颗鹅卵石扔进池塘，却还想看到它的样子。一石激起的涟漪入水的瞬间，石子会激起一圈一圈的涟漪。只要这些涟漪，就算石子沉到水下，也依然可以通过算法重现它的模样。黑洞，就像是这颗已经看不见的鹅卵石。不同的望远镜收到的两股无线电波相遇，就起了涟漪，学名叫做“干涉”。而凯蒂提出的CHIRP算法，便是依靠干涉来重建黑洞的。具体来说，从银河中心传来的无线电信号，到达两台望远镜的时间是不一样的，干涉也是这样发生的。所以说，重建黑洞照片，最重要的就是时间差。可是，地球有厚重的大气层保护着，无线电波穿过大气层的时候，速度会变慢，时间的测定也就不够准确了。所以，小姐姐想出了一种机智的方法，来解决这个问题：如果每一个测量值，都是三台望远镜 (不是两台) 相乘的结果，大气带来的误差就能相互抵消了。这样一来，算法有了，团队便开始“冲洗”黑洞的照片了。一洗就是两年半吨硬盘的数据量处理起来，工程量还是太大了。洗照片的过程中，一度有四个团队同时工作，每个团队负责分析一部分数据。原本预计一年洗好的照片，花了两年时间才让世界看到。除了耗时之外，小姐姐也说过，团队就是一口大锅，里面有天文学家，物理学家，数学家，工程师……如果不是这样，也不可能完成这个从前看来不可能的任务。而她的工作，是在照片终于合成成功并公布之后，凯蒂终于可以告诉全世界，合成第一张黑洞照片的意义：这是我们了解黑洞的一个窗口，从这里开始，我们验证了我们的物理规律。虽然我们已经靠理论推断出黑洞的样子，但只有亲眼所见才能验证，因此，看到黑洞图像也是巨大的科学进步。现在，凯蒂早已博士毕业，继续在MIT的EHT项目做了一段时间的博士后之后，即将成为加州理工学院的助理教授。庞大的团队除了凯蒂之外，整个团队还有很多人，他们来自各种各样的领域。凯蒂在2017年的TED演讲中分享了团队的核心成员名单，包括：Sheperd Doeleman哈佛大学黑洞计划观测助理主任Andrew Chael哈佛大学黑洞计划研究生Lindy Blackburn哈佛大学黑洞计划射电天文学家Michael Johnson哈佛 - 史密森尼天体物理中心研究员Katherine Rosenfeld哈佛 - 史密森尼天体物理中心研究员Hotaka Shiokawa哈佛 - 史密森尼天体物理中心博士后William T. FreemanMIT计算机科学与人工智能实验室教授Vincent FishMIT Haystack天文台研究科学家Kazumori AkiyamaMIT Haystack天文台博士后Daniel ZoranDeepMind研究科学家